Elasticsearch Agentur

Elasticsearch lohnt sich, sobald deine Datenbank-Volltextsuche an Grenzen stößt: große Kataloge, viele Filter und der Anspruch auf relevante Treffer unter Last. Wir setzen es typischerweise für Produktsuche, facettenreiche Filter und Autovervollständigung ein, wo eine reine SQL-Suche zu langsam oder zu ungenau wird. Auch für Observability und Log-Analysen ist es eine starke Wahl.

Wir beginnen mit einem Index-Blueprint: Mappings, Analyzer und die Felder, die wirklich durchsuchbar oder filterbar sein müssen. Darauf folgt das Relevance-Tuning mit Synonymen und deutschem Stemming, damit Tippfehler und Wortvarianten passende Treffer liefern. Für Filter und Kennzahlen nutzen wir Aggregations, statt die Logik im Frontend nachzubauen.

Elasticsearch liegt als Suchindex neben deiner Datenquelle, nicht als Ersatz dafür. Wir bauen eine Ingest- bzw. Daten-Pipeline, die Katalog- oder PIM-Daten idempotent in den Index schreibt, sodass Updates konsistent bleiben und keine Dubletten entstehen. Für Shopware und ähnliche Stacks entwerfen wir den Index passend zu deinen Produkten, Eigenschaften und Varianten.

Ja, das ist ein häufiger Fall. Wir migrieren von Solr, Algolia oder einer Datenbank-Volltextsuche mit einem klaren Cutover-Plan, sodass die alte Suche bis zum Umschalten produktiv bleibt. Über einen Blue/Green-Reindex und einen Alias-Wechsel schalten wir dann ohne Ausfallzeit um, mit der Möglichkeit, bei Problemen wieder zurückzuwechseln.

Die Hauptkostentreiber sind Datenvolumen, Aktualisierungsfrequenz und die nötige Performance in der Lastspitze, weshalb wir Kapazität, Shards und Arbeitsspeicher vorab planen. Im Betrieb richten wir Monitoring ein und arbeiten mit Mustern wie Blue/Green-Reindex und Alias-Wechsel, damit Neuindizierungen ohne Ausfall laufen. Für sehr kleine Kataloge oder seltene Suchen kann eine Datenbank-Suche günstiger sein, das sagen wir dir offen.